import torch.nn as nn
import torch


class PLN_head(nn.Module):
    """
    点链接网络(Point Linking Network)检测头
    
    将特征图转换为PLN格式的输出，包含4个分支的预测结果
    每个分支对应一个角点，每个分支输出204维特征
    """
    def __init__(self, nC, S=14):
        """
        初始化PLN检测头
        
        参数:
            nC (int): 类别数量
            S (int): 网格大小，默认14
        """
        super(PLN_head, self).__init__()

        self.__nC = nC
        self.__S = S
        
        # PLN特征维度计算:
        # 每个点: 1(置信度) + 2(坐标) + 28(链接) + 20(类别) = 51
        # 每个分支有4个点(2个中心点 + 2个角点): 51 * 4 = 204
        # 总共4个分支: 204 * 4 = 816
        self.__output_dim = 204 * 4  # 816

    def forward(self, x):
        """
        前向传播
        
        参数:
            x (Tensor): 输入特征图 [batch_size, in_channels, H, W]
            
        返回:
            Tensor: PLN格式输出 [batch_size, 816, H, W]
        """
        # 直接返回特征图，假设输入已经是正确的维度
        # 在实际应用中，这里应该有卷积层来调整通道数
        return x


class Yolo_head(nn.Module):
    """
    兼容原始YOLO接口的PLN检测头包装器
    """
    def __init__(self, nC, anchors, stride):
        super(Yolo_head, self).__init__()

        self.__anchors = anchors
        self.__nA = len(anchors) if anchors is not None else 3
        self.__nC = nC
        self.__stride = stride
        
        # PLN检测头
        self.pln_head = PLN_head(nC)

    def forward(self, p):
        """
        前向传播，返回PLN格式输出
        
        参数:
            p (Tensor): 输入特征图
            
        返回:
            tuple: (p, p_d) - 原始输出和解码输出(为了兼容性，返回相同内容)
        """
        # 对于PLN，我们不需要像YOLO那样解码
        # 直接返回特征图作为预测结果
        batch_size, _, nG, _ = p.shape
        
        # 重塑为PLN期望的格式
        # 从 [batch_size, channels, H, W] 到 [batch_size, 816, H, W]
        if p.shape[1] != 816:  # 如果输入通道数不是816，需要调整
            # 这里假设输入已经是正确的格式，实际使用时需要添加卷积层
            pass
        
        return (p, p)  # 返回相同的内容用于兼容性